全局平均池化（Golbal Average Pooling）与Concatenate层

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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012911202/article/details/87099559
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#计算机视觉 #深度学习

全局平均池化作为卷积神经网络的一种结构改进，通过替代全连接层，实现参数减少、计算量降低和过拟合风险降低的效果。其核心思想是对特征图进行全局平均，将每个通道的特征图压缩为一个数值，直接用于分类，赋予每个通道明确的类别意义，增强网络的泛化能力。

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转载：全剧平均池化

出处：Lin M, Chen Q, Yan S. Network in network[J]. arXiv preprint arXiv:1312.4400, 2013.

定义：将特征图所有像素值相加求平局，得到一个数值，即用该数值表示对应特征图。

目的：替代全连接层

效果：减少参数数量，减少计算量，减少过拟合

 思路：如下图所示。假设最终分成10类，则最后卷积层应该包含10个滤波器（即输出10个特征图），然后按照全局池化平均定义，分别对每个特征图，累加所有像素值并求平均，最后得到10个数值，将这10个数值输入到softmax层中，得到10个概率值，即这张图片属于每个类别的概率值。

意义：对整个网络从结构上做正则化防止过拟合，剔除了全连接层黑箱子操作的特征，直接赋予了每个channel实际的类别意义。

参考

https://blog.youkuaiyun.com/yimingsilence/article/details/79227668

https://blog.youkuaiyun.com/qq_23304241/article/details/80292859

Concatneate层的作用参考：
即相当于张量的拼接操作（你可以想想一下图像中的拼接。）

全局平均池化
u012370185的博客
07-12 4万+
全局平均池化是在论文Network in Network中提出的，原文中全局平均池化的作用和优点： 思想：对于输出的每一个通道的特征图的所有像素计算一个平均值，经过全局平均池化之后就得到一个 维度==类别数 的特征向量，然后直接输入到softmax层 作用：代替全连接层，可接受任意尺寸的图像 优点：1）可以更好的将类别与最后一个卷积层的特征图对应起来（每一个通道对应一种...
全局平均池化（Global Average Pooling）
梁小憨憨的博客
02-08 3万+
最近看论文，看到了全局平均池化，之间见过这东西，但是没有仔细了解，今天学习一下，并记录下来，方便以后查阅。
全局平均池化为什么有效
weixin_56184890的博客
05-17 3698
思想： 对于输出的每一个通道的特征图的所有像素计算一个平均值，经过全局平均池化之后就得到一个 维度==类别数 的特征向量，然后直接输入到softmax层 作用： 代替全连接层，可接受任意尺寸的图像 优点： 1）可以更好的将类别与最后一个卷积层的特征图对应起来（每一个通道对应一种类别，这样每一张特征图都可以看成是该类别对应的类别置信图） 2）降低参数量，全局平均池化层没有参数，可防止在该层过拟合 3）整合了全局空间信息，对于输入图片的spatial translation更加鲁棒 疑惑： 全局池化是放在最.
全局平均池化 - 从特征图到全局信息
一个兴趣使然CVer的博客
10-16 4117
全局平均池化是一种将整个特征图的信息进行汇聚的池化操作。其中，全局平均池化是一种简洁而有效的方法，可以将整个特征图的信息进行汇聚。全局平均池化是一种简洁而有效的特征汇聚方法，适用于卷积神经网络的最后一层或倒数第二层。希望这篇博客能够帮助你理解全局平均池化的重要性和应用，以及它在卷积神经网络中的作用。通过这段代码，你可以了解全局平均池化的具体实现方式，并在自己的项目中应用这一操作。通过使用全局平均池化，我们可以在构建卷积神经网络时提高计算效率，减少模型复杂性，并获得更好的泛化能力。
通俗易懂理解全局平均池化(GAP)
最新发布
IT菜鸟
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通俗易懂理解全局平均池化(GAP)
pytorch 学习 | 全局平均池化 global average pooling 实现 和作用优点解析
湫一
05-24 4万+
pytorch 实现 在一些论文中，我们可能会看到全局平均池化操作，但是我们从pytorch官方文档中却找不到这个API，那我们应该怎么办？ 答案是： 利用现有的pooling API实现全局平均池化的效果。 首先我们简单理解全局平均池化操作。 如果有一批特征图，其尺寸为 [ B, C, H, W], 我们经过全局平均池化之后，尺寸变为[B, C, 1, 1]。 也就是说，全局平均池化其实就是对每...
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看了几个典型网络似乎最后都有这一层Global average Pooling，相关说明转载自 https://blog.youkuaiyun.com/williamyi96/article/details/77530995 https://blog.youkuaiyun.com/losteng/article/details/51520555...
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　　Global Average Pooling(简称GAP，全局池化层)技术最早提出是在这篇论文（第3.2节）中，被认为是可以替代全连接层的一种新技术。在keras发布的经典模型中，可以看到不少模型甚至抛弃了全连接层，转而使用GAP，而在支持迁移学习方面，各个模型几乎都支持使用Global Average Pooling和Global Max Pooling(GMP)。然而，GAP是否真的可以...
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Global Mapper是一款功能强大的地理信息系统软件，它可以用来处理和分析各种空间数据。Global Mapper支持导入超过300种文件格式，包括常见的空间格式如ESRI shapefile、TIF、KML文件、MrSID图像和LiDAR点云等。如果Global Mapper不支持您的数据格式，您可以联系软件开发团队来确定是否兼容。 此外，Global Mapper还提供了编辑线或面要素形状和大小的功能。您可以通过添加、移动或删除顶点来修改要素的形状。要使用此功能，请确保启用了显示选定对象的顶点选项，并使用数字化仪工具选择顶点，然后右键单击并选择顶点编辑功能进行修改。
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